5 hours ago
1
(MI/HO)
AGENTIC AI (artificial intelligence/kecerdasan buatan) mendorong perubahan luas dalam operasi bisnis dengan meningkatkan efisiensi dan mendukung pengambilan keputusan lebih cepat dengan menganalisis data untuk mengungkap tren dan wawasan berharga. Namun, agar agen AI dapat mengambil keputusan yang tepat, mereka membutuhkan konteks historis tentang yang terjadi di masa lalu dan wawasan tentang saat ini.
"Sebagai contoh, untuk mendeteksi penipuan, bank membutuhkan data real-time untuk bereaksi saat itu juga dan data historis untuk melihat transaksi sesuai dengan pola yang biasa dilakukan oleh pelanggan. Rumah sakit membutuhkan data vital secara real-time bersama dengan riwayat medis pasien untuk membuat keputusan perawatan yang aman dan tepat," ujar kata Shaun Clowes, Chief Product Officer Confluent, dalam keterangan tertulis, Selasa (24/6).
Namun, untuk memanfaatkan data masa lalu dan masa kini, tim sering kali harus menggunakan alat yang terpisah dan mengembangkan solusi manual sehingga pekerjaan memakan waktu dan alur kerja yang rusak. Selain itu, penting mengamankan data yang digunakan untuk analitik dan AI agentic. Hal ini memastikan hasil yang dapat dipercaya dan mencegah data sensitif diakses.
Di Confluent Cloud, lanjut Clowes, fitur baru snapshot queries memungkinkan tim menyatukan data historis dan streaming dengan satu produk dan bahasa, sehingga memungkinkan pengalaman yang konsisten dan cerdas, baik untuk analitik maupun agentic AI. Dengan integrasi Tableflow yang mulus, tim dapat dengan mudah mendapatkan konteks dari data sebelumnya.
Snapshot query memungkinkan tim untuk mengeksplorasi, menguji, dan menganalisis data tanpa menambah beban kerja baru. Hal ini mempermudah penyediaan konteks bagi agen dari data historis dan real-time atau melakukan audit untuk memahami tren dan pola utama.
"Jadi, snapshot query menyatukan pemrosesan data real-time dan historis sehingga membuat agen kecerdasan buatan (AI) dan analitik menjadi lebih cerdas," katanya. (I-2)
